Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/30568

Título:

Desarrollo de receptores bioinspirados con aplicaciones de aprendizaje automático para electrorrecepción en entornos acuáticos

Otros títulos:

Coordinador:

Director:

Compilador:

Autor:

Borba, Camilo
Maldonado, Sebastián
Otero, Santiago

Tutor:

Barboni, Leonardo
Caputi, Angel

Tipo de documento:

Tesis de grado

Editor:

Palabras clave:

Mapeo de entornos acuáticos
Biomimética
Desarrollo de electrónica bioinspirada
Sistemas embebidos
Machine Learning
Electrorrecepción
Peces eléctricos

Descriptores:

Año de publicación:

2021

Contenido:

Resumen:

Algunos animales acuáticos desarrollan una función sensorial que les permite la detección, localización y discriminación de objetos de impedancia distinta a la del agua durante su navegación. Este sistema se basa en la interpretación de las variaciones de los estímulos eléctricos generados por el entorno (electrorrecepción pasiva) y por ellos mismos (electrorrecepción activa). Esta característica inspiró al biólogo del Instituto de Investigaciones Biológicas Clemente Estable (IIBCE) Angel Caputi a estudiar a estos animales y cómo es que llevan a cabo la función sensorial. Parte de su extensa investigación se centró en la especie Gymnotus Omarorum la cual puede encontrarse en Uruguay, siendo clave para el desarrollo de la patente de un circuito que funciona de manera análoga a los órganos electrorreceptores. A partir del diseño patentado se fabricó un primer prototipo del circuito en un PCB para verificar su funcionamiento. Además, utilizando métodos de aprendizaje profundo en base a los resultados obtenidos con el mismo, se evaluó el desempeño de la electrorrecepción pasiva. Finalmente, se diseñó un nuevo PCB en el que se integraron cuatro celdas electrorreceptoras con las mejoras adoptadas en el prototipo. Esto posibilitó el estudio de la electrorrecepción activa realizando experimentos de localización y discriminación de objetos en el entorno acuático.

Descripción:

Editorial:

Udelar.FI.

EN:

Financiadores:

Citación:

Borba, C., Maldonado, S. y Otero, S. Desarrollo de receptores bioinspirados con aplicaciones de aprendizaje automático para electrorrecepción en entornos acuáticos [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. IIE, 2021.

Citación:

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Documento del Gobiberno:

URI:

https://hdl.handle.net/20.500.12008/30568

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Título Obtenido:

Ingeniero Electricista

Facultad o Servicio que otorga el Título:

Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.

Licencia:

Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)

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